【摘 要】
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空气污染已成为全球关注的重要问题,亦是当前中国大气质量面临的主要问题.本文基于2014年6月-2017年8月京津冀地区13个城市的PM2.5监测站点数据,利用数理统计、GIS空间自相关
【机 构】
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首都师范大学地球空间信息科学与国际化示范学院,首都师范大学城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地,首都师范大学资源环境与旅游学院
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空气污染已成为全球关注的重要问题,亦是当前中国大气质量面临的主要问题.本文基于2014年6月-2017年8月京津冀地区13个城市的PM2.5监测站点数据,利用数理统计、GIS空间自相关和克里金插值等方法研究了不同时间尺度下PM2.5的时空变化规律.研究结果表明:(1)PM2.5在时间上的分布特征为,季均值冬高夏低,春秋居中,季均值与月均值表现为连续平缓U型模式,日均值呈峰、谷交替变化,每日最低值在16点左右出现;(2)PM2.5空间分布差异较大,中南部城市浓度远高于北部城市,具有空间自相关性和聚类特征,表
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